Kontinuität der Institutionskennzeichen in Krankenhausabrechnungsdaten - Analyse der bundesweiten DRG-Statistik von 2005 bis 2013

ZusammenfassungHintergrundDie Abrechnungsdaten der deutschen Akutkrankenhäuser, die von den Forschungsdatenzentren der statistischen Ämter des Bundes und der Länder als Fallpauschalenbezogene Krankenhausstatistik (DRG-Statistik) bereit gestellt werden, werden zunehmend als Datenquelle für die Versorgungsforschung genutzt. Krankenhäuser sind in diesen Daten über das Institutionskennzeichen (IK) unterscheidbar. Das IK kennzeichnet jedoch primär eine abrechnende Einheit und muss nicht unbedingt gleichbedeutend mit einem Krankenhaus oder Krankenhausstandort sein. Um die Richtung und das Ausmaß möglicher Verzerrungen in krankenhausbezogenen Analysen zu untersuchen, wurde in dieser Arbeit die Kontinuität der Institutionskennzeichen anhand einer Quer- und Längsschnittanalyse, sowie im Abgleich mit anderen Statistiken überprüft.MethodeIn den Mikrodaten der DRG-Statistik wurde jeweils für die Datenjahre 2005 bis 2013 die jährliche Anzahl der Institutionskennzeichen im Datensatz ermittelt und mit der Erhebungsstatistik „Grunddaten der Krankenhäuser“ verglichen. Anschließend wurde die zeitliche Kontinuität der Institutionskennzeichen im Verlauf untersucht. Dafür wurden die Institutionskennzeichen in Verlaufskohorten eingeteilt.ErgebnisseIm Jahr 2013 wurden 175 Institutionskennzeichen (IK) weniger beobachtet als im Jahr 2005 (1.725 vs. 1.550 IK). Bezogen auf die Fallzahlgrößenklasse entfiel der Rückgang der Institutionskennzeichen auf kleine und mittlere Anbieter. Der Vergleich mit der Erhebungsstatistik „Grunddaten der Krankenhäuser“ zeigte, dass darin die Anzahl der allgemeinen Krankenhäuser etwas höher war, als die der Institutionskennzeichen in den DRG-Daten (z.B. im Jahr 2013 1.668 allgemeine Krankenhäuser vs. 1.550 IK). In der Längsschnittbetrachtung wurde beobachtet, dass der überwiegende Anteil der Institutionskennzeichen im Beobachtungszeitraum fortbesteht, während etwa ein Fünftel nicht kontinuierlich vorhanden ist.SchlussfolgerungDie Abgrenzung der Krankenhäuser über das Institutionskennzeichen führt in der Querschnittsbetrachtung tendenziell zu einer Unterschätzung der Anzahl der Krankenhäuser bei gleichzeitiger Überschätzung der Fallzahl pro Krankenhaus. Diskontinuitäten im zeitlichen Verlauf können die Nachverfolgung von Krankenhauskohorten beeinträchtigen. Bei krankenhausbezogenen Analysen müssen diese Einschränkungen berücksichtigt werden.

BackgroundIn Germany, nationwide hospital discharge data (DRG statistics provided by the research data centers of the Federal Statistical Office and the Statistical Offices of the 'Länder') are increasingly used as data source for health services research. Within this data hospitals can be separated via their hospital identifier ([Institutionskennzeichen] IK). However, this hospital identifier primarily designates the invoicing unit and is not necessarily equivalent to one hospital location. Aiming to investigate direction and extent of possible bias in hospital-level analyses this study examines the continuity of the hospital identifier within a cross-sectional and longitudinal approach and compares the results to official hospital census statistics.MethodsWithin the DRG statistics from 2005 to 2013 the annual number of hospitals as classified by hospital identifiers was counted for each year of observation. The annual number of hospitals derived from DRG statistics was compared to the number of hospitals in the official census statistics 'Grunddaten der Krankenhäuser'. Subsequently, the temporal continuity of hospital identifiers in the DRG statistics was analyzed within cohorts of hospitals.ResultsUntil 2013, the annual number of hospital identifiers in the DRG statistics fell by 175 (from 1,725 to 1,550). This decline affected only providers with small or medium case volume. The number of hospitals identified in the DRG statistics was lower than the number given in the census statistics (e.g., in 2013 1,550 IK vs. 1,668 hospitals in the census statistics). The longitudinal analyses revealed that the majority of hospital identifiers persisted in the years of observation, while one fifth of hospital identifiers changed.ConclusionIn cross-sectional studies of German hospital discharge data the separation of hospitals via the hospital identifier might lead to underestimating the number of hospitals and consequential overestimation of caseload per hospital. Discontinuities of hospital identifiers over time might impair the follow-up of hospital cohorts. These limitations must be taken into account in analyses of German hospital discharge data focusing on the hospital level.